故障自診斷技術(shù)與專家系統(tǒng)故障診斷(編輯修改稿)
2025-03-26 10:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。 (2)知識規(guī)則庫 ? 是專家領(lǐng)域知識的集合。其中存放的知識可以是系統(tǒng)的工作環(huán)境、系統(tǒng)知識，所謂系統(tǒng)知識是反映系統(tǒng)的工作機(jī)理及系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)知識。規(guī)則庫存放一組組規(guī)則，反映系統(tǒng)的因果關(guān)系，用于故障推理。 (3)人機(jī)接口 ? 人機(jī)信息的交接點(diǎn)，人與專家系統(tǒng)打交道的橋梁與窗口。 (4)推理機(jī) ? 是專家系統(tǒng)的組織控制機(jī)構(gòu)。它根據(jù)獲取的信息綜合運(yùn)用各種規(guī)則，進(jìn)行故障診斷，輸出診斷結(jié)果。 ? 專家系統(tǒng)的應(yīng)用的基礎(chǔ)是專家的領(lǐng)域知識的獲取。而領(lǐng)域知識的獲取較困難，領(lǐng)域知識的獲取被公認(rèn)為專家系統(tǒng)研究開發(fā)的瓶頸。此外，專家系統(tǒng)在自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力及實(shí)時(shí)性方面與其他現(xiàn)代故障診斷方法相比都存在不同程度的局限性。在自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力及實(shí)時(shí)性方面與其他現(xiàn)代故障診斷方法相比都存在不同程度的局限性。 ? 機(jī)內(nèi)自檢設(shè)備簡介 ? 微處理器系統(tǒng)的故障自診斷技術(shù) ? 專家故障診斷系統(tǒng)簡介 ? 現(xiàn)代故障診斷方法簡介 ? 故障樹分析法 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 ? 電子設(shè)備故障診斷的信息融合技術(shù) ? 機(jī)電設(shè)備故障診斷的 AGENT技術(shù) 一 故障樹分析法 ? 故障樹分析法是通過建立故障樹模型來分析系統(tǒng)故障產(chǎn)生原因、計(jì)算系統(tǒng)各單元的可靠度以及對整個(gè)系統(tǒng)的影響，從而搜尋薄弱環(huán)節(jié)，以便在設(shè)計(jì)中采用相應(yīng)改進(jìn)措施，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的故障診斷方法。 ? 故障樹分析法又分為故障樹定性分析和定量分析。 4. 故障樹構(gòu)建示例 應(yīng)用簡介 故障樹與流程圖的關(guān)系 二 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 3. 人工神經(jīng)元、人腦、馮諾依曼計(jì)算機(jī)之間的異同 ? 廣義地講，設(shè)備故障可理解為設(shè)備的異?，F(xiàn)象，使設(shè)備表現(xiàn)出不期望的特性。故障診斷的本質(zhì)是進(jìn)行模式的分類和識別，即把設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)分為正常和異常兩類，判別信號樣本正常與否，判別異常信號樣本屬于哪種故障，進(jìn)行模式識別。 ? 電子設(shè)備故障檢測與診斷是一個(gè)十分復(fù)雜的模式識別問題，若為模擬電路的故障診斷還存在廣泛的非線性問題，此外模擬電路還存在大量的反饋回路和容差，這些均增加了故障模式識別的復(fù)雜性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其具有：并行性、自學(xué)習(xí)、自組織性、聯(lián)想記憶及分類功能等信息處理特點(diǎn)，使其能解決傳統(tǒng)模式難以解決的問題。為此，人工神經(jīng)網(wǎng)經(jīng)成為電子設(shè)備故障診斷的重要方法之一。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對外界輸入樣本具有很強(qiáng)的識別分類能力和聯(lián)想記憶功能，可以很好地解決對非線性曲面的逼近，比傳統(tǒng)的分類器具有更好的分類與識別能力。它對外界輸入樣本的分類實(shí)際上是在樣本空間找出符合要求的分割區(qū)域，而每一區(qū)域內(nèi)的樣本屬于一類。這就 是 運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行故障診斷的緣由。 ? 一般來說一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷時(shí)，包含以下三層： ① 輸入層，它從設(shè)備和診斷對象接收各種故障信息和現(xiàn)象。 ② 中間層，它把輸入層得到的故障信息，經(jīng)內(nèi)部的學(xué)習(xí)和處理，轉(zhuǎn)化為針對性的解決辦法。中間層含有隱節(jié)點(diǎn)，它通過權(quán)值連接輸入層和輸出層，它可為一層，也可為多層，也可不要中間層，只是連接方法不同而已。 ③ 輸出層，它能針對輸入的故障形式，經(jīng)過權(quán)值調(diào)整后，得到故障的處理方法；對于一個(gè)新的輸入狀態(tài)信息，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)將由輸出層給出故障識別結(jié)果。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究主要集中在以下兩方面： ① 從模式識別的角度，應(yīng)用它作為分類器進(jìn)行故障診斷。 ② 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他故障診斷方法相結(jié)合，形成復(fù)合的故障診斷方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合法等。 三 電子設(shè)備故障診斷的信息融合技術(shù) ? 又稱為多傳感器信息融合 MSIF(MultiSensor Information Fusion）技術(shù)，是針對一個(gè)系統(tǒng)中使用多種（或多個(gè)）傳感器這一問題而展開的一種信息處理的新的研究方向，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)把來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、綜合，以完成所需要的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過程，以便得出更為準(zhǔn)確可信的結(jié)論。 ? 有人稱信息融合為數(shù)據(jù)融合，就它們的內(nèi)涵而言，信息融合的內(nèi)涵更廣泛、更合理、也更具概括性。因信息不僅包括了數(shù)據(jù)，而且包括了信號和知識。 ? 多傳感器信息融合是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理就如同人腦綜合處信息的過程，充分利用多個(gè)傳感器的資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，將各種傳感器在空間和時(shí)間上互補(bǔ)和冗余信息，依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來，產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋和描述。信息融合的目標(biāo)是在各傳感器分別觀測信息的基礎(chǔ)上，通過對信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多
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